Assessment of the occurrence of musculoskeletal dysfunctions and pain among violinists
Notice bibliographique
Résumé
Background: Modern society is increasingly seeing urogenital complaints in increasingly younger women.Early diagnosis and reducing the impact of dysfunction on other systems is an important issue.Fast, objective, and portable tools for assessing pelvic floor muscles (PFM) include digital assessment methods, such as surface electromyography (sEMG). Aim:The main aim of the study was to assess the relationship between conditions of the urogenital system in young women and the weakening of the PFM.The PFM were also assessed indirectly by analyzing the rectus abdominis and adductors muscles, as well as the baseline tension of these muscles. Material and methods:The Pelvic Floor Bother Questionnaire (PFBQ) was used to identify the study group.A questionnaire study was carried out on 50 women, and 31 of them were qualified for sEMG.A Noraxon MyoTrace EMG device and MyoResearch XP Master 1.07 software were used for the study.The study was based on the Glazer protocol and the maximal voluntary contraction (MVC) measurement of the rectus abdominis and adductors muscles.Results: The questionnaire showed a large number of women struggling with different types of complaints affecting their daily functioning.Statistical analysis in most parameters showed no significant differences between muscles.Conclusions: Non-skeletal complaints may weaken the PFM, causing increased activation of synergistic muscles.It is possible to assess the pelvic floor indirectly, but no baseline increased tension of the rectus abdominis and adductors muscles is found.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».